Визначення розміру ефекту в мета-аналізі

Моє питання стосується настоятелі про розміри ефекту, в моєму проекті міра Коена . Читаючи літературу, здається, часто використовуються розпливчасті пріори, як, наприклад, у відомих восьми школах приклад ієрархічного байєсівського метааналізу. У восьми прикладах шкіл я бачив розпливчастий раніше, використовуваний для оцінки mu, наприклад, μ θ ∼ нормальний ( 0 , 100 ) .$D$$\mu_{\theta} \sim \operatorname{normal}(0, 100)$

Моя дисципліна - психологія, де розміри ефектів зазвичай невеликі. Як такий, я розглядав можливість використання цього попереднього значення: . Моє обґрунтування такого жорсткого попереднього завдання полягає в тому, що, з мого розуміння пріорів, я розміщую на 95% попередню ймовірність того, що μ θ становить від -1 до 1, залишаючи попередню ймовірність на 5% для ефектів, що перевищують -1 або 1.$\mu_{\theta} \sim \operatorname{normal}(0, .5)$$\mu_{\theta}$

Оскільки дуже рідко такі ефекти є великими, чи це попереднє виправдання?

Оскільки дуже рідко такі ефекти є великими, чи це попереднє виправдання?

Я думаю, що ваші пріори нормально, якщо ви можете захистити їх позастатистичними аргументами (наприклад, переглянувши усталені праці в науковій літературі з психології).

Однак переконайтесь, що ви також виконуєте аналіз чутливості, використовуючи менш інформативні пріори, щоб перевірити, чи поширюється ваш задній розподіл занадто сильно на ваші припущення. Якщо це так, з аналогічними висновками щодо напрямку та величини ефекту, то ваші результати будуть здаватися набагато надійнішими та достовірними.